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智能问数

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指标平台选型必看:Aloudata CAN 虚拟业务事实网络破解复杂多表关联难题

为 NL2MQL2SQL、数据分析智能体(Agent)等 AI 应用提供了高质量、可理解、高性能的数据基础,是迈向智能决策的关键一步。

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破局 AI 幻觉:构建以 NoETL 语义编织为核心的 AI 就绪数据架构

以 NoETL 语义编织为核心的 AI 就绪架构,不仅是解决当前 AI 幻觉问题的方案,更是面向未来“数据智能时代”的基础设施。

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Data + AI 推动数据交互从“工具操作”迈向“智能对话”

让业务人员能够通过最自然的语言与数据展开高效、精准的对话,真正实现"数据随问随答,洞察触手可及"。

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ChatBI 走向落地,企业如何打造一个可信智能的数据分析伙伴?

在数据驱动决策的时代,传统 BI 工具因操作复杂、学习成本高,逐渐被业务人员“敬而远之”。以自然语言交互为核心的 ChatBI(对话式商业智能)正以“零门槛、实时响应、智能洞察”等优势席卷市场

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企业落地 ChatBI,如何构建可信可靠的数据底座?

传统宽表架构在数据口径一致性、维护成本和灵活性上已难以支撑企业级 ChatBI 的规模化应用,而基于 NoETL 明细语义层的方案正成为新一代数据底座的主流选择

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企业如何突破复杂数据查询性能瓶颈,为智能问数提速?

Aloudata Agent 分析决策智能体通过“NoETL 明细语义层 + 智能物化加速 + 查询路由改写”技术架构,突破传统数据查询的性能与灵活性瓶颈,帮助企业在智能问数场景中实现亿级数据秒级响应、复杂分析自由探索

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【ChatBI 祛魅(3)】ChatBI 的“BI”之困:Text-to-SQL 何以成为“皇帝的新码”?

前文揭示了ChatBI在“Chat”环节的溃败。但即便AI听懂了指令,其核心引擎——Text-to-SQL——真能胜任吗?在简单世界里,它像把万能钥匙;可一旦面对企业数据迷宫中交织的业务逻辑,它便瞬间失灵,生成的可能只是无法运行的“皇帝的新码”。本文将为这最后一

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从“被动防御”到“主动可控”,Aloudata Agent 让智能问数安全放心

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Aloudata
2025-12-30

让企业敢于将数据分析能力开放给更多角色,在保障安全合规的前提下,充分释放数据价值,驱动业务创新。

如何让 BI 和 AI 用上同一份“好”数据?这份白皮书给你答案

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Aloudata
2025-12-24

在 AI 分析师火速上岗的今天,我们的数据技术栈看起来既光鲜、又尴尬:底层是昂贵的湖仓一体和 MPP 引擎,上层是渴望“即问即答”的 Data Agent,中间却卡着一道 30 年前的老工序——“人工 ETL + 物理宽表”。

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根据业务角色创建 AI 数据分析助手,Aloudata Agent 满足集团型企业多部门个性化需求

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Aloudata
2025-12-24

这种个性化定制能力,使得 HR、财务、区域经理等不同部门能够拥有专属的 AI 数据分析工具,满足其独特的分析需求。

Data Agent 的隐形账单:为什么看起来“最重”的语义建模,反而是企业最省钱的选择?

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Aloudata
2025-12-22

指标的建设对于大模型应用来说的确有用,但是建设的过程需要企业花费大量精力去梳理,落地成本较高,这个问题 Aloudata 怎么解决的呢?

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告别“选择困难症”,Aloudata 帮你判断智能问数 Agent 如何选型

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Aloudata
2025-12-17

在数据民主化时代,选择一款“可信、灵活、高效、安全”的智能问数 Agent,不仅是技术升级,更是企业迈向智能决策的关键一步。

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Aloudata Agent 推荐:告别代码依赖,对话式灵活数据分析

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Aloudata
2025-12-17

这对业务人员而言,不仅简化了数据分析流程,更无需依赖 IT 代码开发,实现了自主灵活的智能问数,高效敏捷展开分析。

有了 Chat,BI 会消失么?

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Aloudata
2025-12-16

言必称 AI 的 2025 年即将过去,这一年里大数据领域的“顶流”毫无疑问是 ChatBI/Data Agent。岁末肯定要展望未来,于是,带着好奇,我们问了大模型几个问题:

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业务人员也能用的 AI 数据分析工具?Aloudata Agent “开箱即用”体验报告

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Aloudata
2025-12-11

不仅提升了个人工作效率,更推动了企业数据民主化进程,让数据真正成为驱动业务增长的核心引擎

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ChatBI 选型必看:为什么说“准确率”是评估智能问数工具的第一基石?

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Aloudata
2025-12-11

当 ChatBI 的准确率不断提升,其价值将从“效率工具”升级为“决策中枢”。Aloudata Agent 分析决策智能体通过 NL2MQL2SQL 技术路径,可解决大模型在数据分析场景中的“幻觉”问题

数据语义编织:企业级 Data Agent 的必备基建

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Aloudata
2025-12-10

2025 年,每家企业都想拥有自己的 Data Agent,但 90% 的项目可能不是死在 Demo 阶段就是建成后无人问津。为什么?因为我们试图用概率性的 LLM 去直接挑战确定性的数据分析,对结果期待太高,而对过程准备不足。

从“是什么”到“为什么”:Aloudata Agent 智能归因的底层逻辑与配置指南

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Aloudata
2025-12-08

Aloudata Agent 是 Aloudata 推出的一套分析决策智能体,将 NoETL 明细语义层作为数据底座,以指标为中心进行语义一致的对话式数据分析。通过自然语言即刻获取数据结果,支持智能数据结果解读,以及智能多维归因和因子归因分析。

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为什么越来越多的头部企业选择 Aloudata Agent?揭示不可替代价值

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Aloudata
2025-12-04

AI 大模型与大数据的融合,让业务用数从“提需求—等排期—看报表”转为“开口即得”的对话式分析模式,响应时效从 T+1​ 压缩到分级秒级,推动企业数据分析从“工具化”走向“智能化”。

不只是问数:如何利用 Aloudata Agent 的“智能报告”功能,生成周报、月报?

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Aloudata
2025-12-04

Aloudata Agent 的智能融合报告,不追求用 AI 取代人的判断,而是通过降低表达门槛、固化分析逻辑、强化上下文关联,让身处业务一线的人,都能轻松地将直觉转化为洞察,将数据升华为决策。

通往可信数据智能的路线图,就在这本《NoETL to Trusted AI》白皮书

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Aloudata
2025-12-02

未来的企业竞争力,不属于拥有最多数据的企业,而属于能最快驾驭数据的企业。

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当销售额下降时,ChatBI 如何实现多维下钻、归因分析?

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Aloudata
2025-12-02

无论是制造业的供应链优化、零售业的门店运营,还是互联网产品的用户增长,Aloudata Agent 均能通过自然语言交互,将复杂的数据分析转化为业务人员可理解、可执行的决策依据。

周卫林|大数据通往大模型的钥匙:NoETL to Trusted AI

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Aloudata
2025-12-01

此时此刻,站在 Data 和 AI 的十字路口,我不禁扪心自问:是创造还是涅灭,大数据如何通往大模型,数据资产如何成为 AI 资产?是廿年戎马终归碌碌无为,还是四载厚积一朝破茧成蝶——让 Aloudata 成为大数据通往大模型的钥匙,开启数据智能变革的黄金十年。

AI 数据分析产品推荐:更高效、更可控的智能报告解决方案

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Aloudata
2025-11-27

Aloudata Agent 推出 「智能融合报告」。通过智能融合报告,您能够将业务经验融入分析框架,全程掌控生成过程,获得结构严谨、洞察深入且可复用的分析成果。如果您在寻找更高效、更可控的智能报告解决方案,这篇凝结我们实践思考的文章值得一读。

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“智能问数 - 归因分析 - 决策建议”,Aloudata Agent 让 AI 数据分析价值闭环

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Aloudata
2025-11-26

Aloudata Agent 不仅让业务人员摆脱对数据团队的依赖,更通过可解释、可追溯、可复用的分析逻辑,将数据转化为企业真正的生产力,推动数据民主化时代的决策革命

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AI 数据分析如何保障准确性?Aloudata Agent 构建可信数据基础

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Aloudata
2025-11-25

今天,Aloudata Agent 也正为消费、零售、交通基建、能源、制造、金融等多个行业头部企业所青睐和落地,帮助企业落地 ChatBI,加速数据民主化。

企业级 VS 个人级:智能问数的“集团军”与“单兵作战”的差异解析

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Aloudata
2025-11-19

智能问数正迅速成为企业数据消费的新入口。从初创公司到世界 500 强,众多组织尝试通过“一句话问数”的方式,降低数据分析门槛、提升决策效率。

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